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Cáncer de piel se podría detectar en un minuto

Salud & Bienestar
cáncer de piel
si descubres lesiones en tu piel que te parecen sospechosas ¡no dudes en consultar a tu médico! cada
Foto: Thinkstock

Cuando Marina Gallo Trujillo vio un morado en el pulgar de su mano derecha creyó que se había machucado y por eso no le prestó mayor importancia.

Un mes después, ese supuesto golpe creció y cada vez se hacía más doloroso. “Fui a la EPS y el médico me formuló una cremita, pero en un par de semanas la cosa se puso grave y se me cayó la uña”, recordó.

Eso no fue lo único que perdió: un mes después la mancha se extendió por todo el dedo y tuvo que ser amputado. Se trataba de un cáncer controlable si hubiera recibido un diagnóstico inmediato y confiable, como el que brinda un nuevo procedimiento ingeniado en la UN en Manizales.

“El proceso tradicional depende del conocimiento y experticia del profesional, lo que hace subjetivo el dictamen; no es un método estandarizado. Por eso, quisimos hacer un aporte a este campo de la Medicina y brindar un soporte de diagnóstico automático con mayor precisión y rapidez”, afirmó Cristian Felipe Ocampo Blandón, estudiante de la Maestría en Automatización Industrial de la Sede Manizales, quien realizó el proyecto como trabajo de grado.

Normalmente, en caso de que el concepto del experto indique sospecha de melanoma, el paciente deberá acudir a otra cita para que le practiquen una biopsia, es decir, tomar una muestra del tejido para ser analizada en el laboratorio. “Este proceso puede ser doloroso y demorado, en cambio el software ahorra esta etapa, y lo mejor es que no es invasivo”, agregó el ingeniero.

Diagnóstico digital

Basados en el análisis inicial que realiza el dermatólogo, el Grupo de Investigación PCM Computational Applications de la sede, agregó al examen tradicional un programa que digitaliza la imagen. “Este permite encontrar características que a simple vista no percibe el ojo humano y realiza al instante la clasificación del melanoma”, indicó Ocampo Blandón.

Su propuesta consiste en un procesamiento especial de la imagen de la lesión, que inicia ubicando bajo el lente la parte afectada del cuerpo; en menos de un minuto y en tiempo real se obtiene el resultado.

Lo primero es el protocolo de adquisición de la imagen. Se captura bajo factores específicos como iluminación, distancia con el foco y presión del dermatoscopio con la superficie de la piel, para lograr suficiente contraste y que el sistema pueda procesarla eficientemente.

A continuación, en el proceso de segmentación, se divide la imagen en regiones para identificar las asociadas a la lesión, y así evaluar las características de la zona.

Para ello, se establecieron los criterios que definen este tipo de lesiones, como el borde y el color. “El sistema es capaz de detectar la gama de colores y selecciona aquellos que pertenecen al perímetro afectado. Estos elementos se extraen digitalmente, con lo cual hemos tenido diagnósticos acertados superiores al 90%”, aseguró Ocampo.

Luego, hay que detectar características relevantes, como el patrón reticular atípico, que es cuando la lesión posee pigmentaciones similares a una malla, pero los orificios que la componen son de distintos tamaños. Este es uno de los métodos más usados y fue implementado en el software de la UN.

Otras particularidades son el velo blanco azulado, que se presenta como una capa sobre el lunar, y la asimetría de patrones, que se da cuando ambos aspectos aparecen dentro de la lesión de manera desordenada.

“Adicionalmente, se aumentó el rango de asertividad al agregar otras 69 características que determinan la presencia de la enfermedad, bien sea por orden cromático, textura o forma”, aseveró el estudiante.

“La herramienta permite evidenciar cuándo una lesión es sospechosa, propiciando un diagnóstico corto y certero”, dijo el residente de dermatología Germán Montes, quien acompañó el proceso de investigación y evidenció las ventajas de la herramienta.

El profesor Juan Carlos Riaño, coordinador del Grupo de Investigación PCM y asesor del proyecto, resaltó el logro del estudio por la reducción de la subjetividad del diagnóstico, al cuantificar las variables clínicas de la lesión para determinar si hay melanoma. “Es fundamental continuar alimentando la base de datos con más imágenes para incrementar la confiabilidad y precisión del programa; sería interesante aplicarlo en otras ciudades para ampliar esta muestra”, puntualizó.

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